LLM2 RAG 활용 🔨 실제 적용 사례와 기술적 디테일 RAG는 이미 다양한 분야에 적용되고 있다. 예를 들어:• 고객센터 챗봇: 고객이 문의하면, 챗봇이 최신 제품 매뉴얼, 공지사항, FAQ 데이터베이스에서 관련 정보 패시지를 검색한 뒤 사용자가 필요한 정답을 제시한다. 이를 통해 항시 업데이트되는 정책이나 재고 정보가 반영된 실시간 답변이 가능하다.• 의료 정보 검색 시스템: 신뢰할 수 있는 의학 저널, 논문 데이터베이스에서 환자의 증상과 연관된 최신 연구 결과를 실시간으로 참조하여 모델이 더 정확한 의료 정보를 제공한다. 이는 환자나 의료진에게 큰 도움을 준다.• 법률 문헌 검색 서비스: 판례나 조문 데이터베이스에서 변호사나 법률가가 필요로 하는 전문 문서 패시지를 추출한 뒤, 이를 기반으로 해석을 제시함으로써 빠르.. 2024. 12. 18. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 활용 🔍 RAG란 무엇일까? 최근 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 활용한 서비스가 늘어나고 있다. 하지만 LLM을 단독으로 사용할 경우, 모델 학습 시점 이후 새롭게 발생한 정보를 반영하기 어렵고, 특정 전문 지식을 커버하기가 힘들며, 때때로 근거 없는 잘못된 정보를 생성하는 “환각(Hallucination)” 문제가 발생한다.이러한 문제를 해결하고자 등장한 접근 방식이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)이다. RAG는 질의 응답 시점에 외부 데이터베이스나 문서에서 필요한 정보를 검색(Retrieval)하고, 이를 모델에 전달해 답변(Generation)을 생성하는 프레임워크다. 즉, 모델이 단순히 “내재된 지식”에만 의존하지 않고, 최신.. 2024. 12. 18. 이전 1 다음
